真心崩溃了,oracle安装完成后居然没有tnsnames.ora和listener.ora文件

从前有只猫Princess 2012-11-13 01:32:06
昨天安装了oracle和pl/sql developer,用的不亦乐乎。结果今天早上开机就无法启动监听……,各种试验无果后,决定卸载重装,注册表、文件夹各种删除,重装了以后就不见tnsnames.ora和listener.ora两文件。
各位,我真心找不到原因,我应该怎么修补???????
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leaorui 2015-07-21
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我也出现了同样的问题,我是在64位操作系统上装32位oracle, 解决方法:加上环境变量,在配置一遍netca 后,两个文件就都出来了。 变量名:TNS_ADMIN 变量值:Oracle安装目录中的 ....../product/11.2.0/dbhome_1/NETWORK/ADMIN 变量名:NLS_LANG 变量值:AMERICAN_AMERICA
hua7381 2014-11-04
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flzy110 2014-10-14
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按照48楼的办法解决了
Rachel_蘇黎世 2014-07-25
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那楼主最后怎么解决的呢,我现在也遇到类似问题,崩溃了~~
ma361226731 2014-07-17
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48楼真相。。。。。。。。。
tomshenhao 2014-06-03
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根据LZ的描述,应该是你重装之前,没有卸载干净.所以应该是在第一次安装的路径下面有.
Serramond 2014-06-02
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用netca是来建立监听的,你监听不是没有问题吗? 用netmgr来建tnsname.ora 不要用dbca,你都有库了还建个什么库啊 实在不行就自己写歌tnsname.ora吧, 和用图形界面一样的,只不过要注意indentation就没有问题了 建议自己写吧,我一般都是自己写,也不麻烦~
卖水果的net 2014-06-02
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用 NETCA 建立 listener 时,会自动建立 listener.ora 用 DBCA 也可以生成 tnsname.ora 你是 windows 环境 ,开始->运行->cmd , netca 或 dbca
youngman123456 2014-05-31
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今天也遇到这个问题了,发现listener.ora文件和tnsnames.ora文件在Net Work文件夹下没有,正常情况下安装完oracle或者是oracle Client是会有的,但是在Net Manager中又可以配置成功,就是无法用别名连接数据库。在Net Manager 目录下新建这两个文件,发现无论是直接写入文件,还是用NetManager配置,都无法成功。怀疑是这两个文件在别的目录下,搜索一下居然在C盘~~~那么应该有一个路径指向这两个文件,最后发现环境变量有这么一行,如下图

将它改为这两个文件所在位置就ok了,弄了一下午,总算好了
1046838702 2014-02-19
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也是监听的问题,这几天装了3次了
ryx789106 2014-02-18
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感觉楼主找错地方了,如果安装2次了的话,可能会出现像我这样的目录,选第二个找找,如果只安装的客户端的话目录和截图类似但不完全一样。楼主试试。
GuoGongZhou 2014-02-17
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没有你就手工做一个,没神马大不了的。
do赖ta嘛 2014-02-14
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我也遇到同样的问题,手动添加了,但是远程还是无法登录,报没有监听错误
沉---枫 2013-08-08
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用net manager试一下
问道于旁 2013-08-07
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我装的是10g 客户端,连接的时候也出现了这个问题,找了半天没找到监听文件,有重新配了一个,但是更改实例 添加 (SID_DESC = (GLOBAL_DBNAME = ORCL) (ORACLE_HOME = G:\oracle\product\10.2.0\db_1) (SID_NAME = ORCL) ) 没什么反应,比较郁闷, 求解。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
泡泡清清 2013-07-12
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感觉楼主 是没有找到 监听配置文件的问题 用个简单的方式 netmgr调出窗口,看下最上排有所指监听的位置,就OK了
lkq_david 2013-07-10
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是不是你卸载没完全与重新安装的有冲突??到网上找个完整卸载的方法重新试一下
hello_cyx 2013-07-10
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为什么我都是从net manager这里去配置呢
哈特比尔波 2013-07-07
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你手动配置的就不清楚了。我们再怎么折腾他就在那儿一动不动。
善若止水 2013-07-03
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oracle自带的是可以配置监听和tns的
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大气污染是影响公众健康与生态环境的重要问题,精准的空气质量时空预测与污染源贡献度量化是精准治污的关键支撑。针对现有研究多源融合不充分、时空关联刻画不足、预测与源解析割裂三方面缺陷,本文设计实现了城市空气质量时空预测与污染源贡献度分析系统,融合监测、气象、工业排放与交通四类数据,构建基于时空注意力的LSTM(STAM-LSTM)预测模型与基于正定矩阵因子分解(PMF)的源解析模型,形成数据融合-特征工程-预测-源解析-可视化闭环。 系统实现四类数据时空对齐与融合,构建时序与空间邻域特征,以普通克里金插值生成1km网格浓度场;STAM-LSTM引入时空注意力自适应学习站点间污染传输时变权重,以72小时输入预测未来24小时逐小时PM2.5浓度;PMF识别交通、工业、燃煤、扬尘与二次生成五个源因子,量化各源全年贡献度并分析时空演变。 实验表明:STAM-LSTM预测RMSE 24.6、MAE 17.8、R² 0.88,相对LSTM基线(30.2)提升18.5%;普通克里金插值误差8.9,优于反距离加权(11.4);源解析显示交通源28.4%、工业源23.1%、燃煤源19.6%为主要贡献源,冬季燃煤源升至27.3%、早高峰交通源达34.8%,下风向工业源贡献高出上风向8~12个百分点;减排情景显示交通源减排20%可使年均PM2.5下降5.7%,与源贡献度排序一致。 系统按五模块14组件实现,功能测试16项用例全部通过,为大气污染预警、源管控与减排政策制定提供了决策依据。 【课程报告内容】 摘要 第1章 绪论 第2章 相关技术与理论 第3章 系统需求分析 第4章 系统总体设计 第5章 系统详细设计与实现 第6章 系统测试与分析 第7章 总结与展望 参考文献 附件-实现指南
基于iTransformer-BiGRU-KAN多模型融合的滚动轴承剩余寿命预测研究(Python代码实现)内容概要:本文提出了一种基于iTransformer-BiGRU-KAN多模型融合的滚动轴承剩余寿命预测方法,旨在通过结合多种先进深度学习模型的优势,提升在复杂工况下的预测精度与鲁棒性。该方法利用iTransformer捕捉长期时间序列中的全局依赖关系,通过BiGRU模型提取双向时序特征,最后引入KAN(Kernel Attention Network)增强非线性映射与关键特征的自适应加权能力,实现对轴承退化过程的精准建模。文中详细介绍了模型架构设计、训练流程及在公开数据集上的实验验证,结果表明该融合模型相比单一模型在预测精度和稳定性方面均有显著提升。; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习基础,从事设备故障诊断、工业大数据分析或智能运维相关领域的研究人员及工程技术人员,尤其适合研究生及以上学历或有相关项目经验的专业人员。; 使用场景及目标:①应用于工业设备状态监测与预测性维护系统中,实现对滚动轴承等关键部件剩余寿命的精准预测;②为复杂时间序列回归任务提供多模型融合的设计思路与技术参考;③推动深度学习在智能制造与工业物联网领域的落地应用。; 阅读建议:建议读者结合Python代码实现部分,深入理解各子模型的接口设计与融合逻辑,重点关注特征融合机制与注意力权重的可视化分析,以便在实际项目中灵活调整与优化模型结构。

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